ginlix-ai/LangAlpha

해결하는 문제

LangAlpha는 단일 실행형 AI 금융 분석을 넘어서는 '바이브 투자'를 위한 에이전트 허브입니다. 투자를 반복적이고 베이지안적인 과정으로 간주하여, 연구가 시간이 지남에 따라 복리적으로 축적되도록 설계되었습니다. 이로 인해 사용자는 각각의 프롬프트마다 처음부터 시작하는 대신, 특정 연구 목표(예: 산업 섹터 회전 또는 포트폴리오 리밸런싱)를 위한 지속 가능한 워크스페이스를 유지할 수 있습니다.

작동 방식

시스템은 속도와 깊이를 균형 있게 유지하기 위해 이중 모드 아키텍처를 사용합니다.

• PTC(프로그램 기반 도구 호출) 모드: 깊이 있는 연구를 위해 에이전트는 Daytona 클라우드 샌드박스 내에서 Python 코드를 작성하고 실행합니다. 이를 통해 대규모 금융 데이터셋을 로컬에서 처리하고 최종 결과만 반환함으로써 토큰 낭비와 컨텍스트 창 한계를 피할 수 있습니다.
• 플래시 모드: 빠른 대화 응답, 시장 조회, 워크스페이스 오케스트레이션에 사용됩니다.

다층적 데이터 생태계(ginlix-data, FMP, Yahoo Finance)를 통합하고, agent.md 파일을 통해 다양한 대화 스레드 간에 목표와 발견을 추적하는 지속 가능한 워크스페이스 아키텍처를 활용합니다. 또한 시장 스크리닝을 위한 병렬 하위 에이전트('에이전트 스웜')와 백그라운드 작업 관리를 위한 '비서 에이전트'도 지원합니다.

대상 사용자

논의를 추적하고, 재무 모델을 구축하며, 시장을 반복적으로 모니터링할 수 있는 지속 가능한 AI 보조 연구 환경이 필요한 투자자 및 금융 분석가를 위한 것입니다.

주요 기능

• 프로그램 기반 도구 호출: LLM 컨텍스트를 과도하게 채우지 않고도 대량 데이터 처리 및 복잡한 분석을 수행하기 위해 샌드박스 내에서 Python을 실행합니다.
• 지속 가능한 워크스페이스: 구조화된 디렉터리와 장기 기억 저장소를 갖춘 전용 샌드박스로, 세션 간 연구를 유지합니다.
• 금융 연구 기능: DCF 모델, 실적 분석, 커버리지 리포트 생성 등 23개의 사전 구축된 워크플로우를 제공합니다.
• 다중 모달 시장 분석: PDF 및 이미지 읽기 기능과 함께 실시간 TradingView 차트에 트렌드라인, 피보나치 되돌림 등 기술적 주석을 직접 그릴 수 있습니다.
• 자동 트리거: 크론 기반 스케줄링과 가격 기반 자동화를 지원하며, 주식이 특정 가격에 도달하면 자동으로 작동합니다.